機器視覺（Machine Vision）是一種模擬人眼對環境和事物進行感知和識別的技術，但它使用的是計算機和相機設備。機器視覺系統一般由圖像采集設備（如攝像頭）、光源、圖像處理軟件和輸出接口（通常是電腦或嵌入式系統）組成。

在圖像被采集后，機器視覺軟件會對其進行一系列復雜的算法處理，以完成例如物體識別、定位、檢測缺陷、計數、測量尺寸等任務。這些算法可以包括圖像濾波、邊緣檢測、紋理分析、顏色識別以及更高級的機器學習或深度學習方法。

機器視覺在很多領域都有廣泛的應用：

（1）制造業：檢查產品質量，例如檢測產品上是否有缺陷或瑕疵。

（2）醫療診斷：用于分析醫學影像，如X光、MRI和CT掃描。

（3）交通和內部物流：用于自動駕駛和車輛識別。

（4）安全監控：用于人臉識別或異常行為檢測。

（5）農業：用于識別病蟲害、分析土壤質量等。

（6）零售業：用于自動結賬和庫存管理。

機器視覺與人眼的最大不同之處在于，它可以在多個維度和光譜范圍內進行分析，甚至包括人眼無法感知的紅外或紫外光譜。這使得機器視覺在某些特定應用場景中具有超過人眼的性能。

機器視覺可用于優化物流流程的各個階段，包括物品和貨物的分揀、檢查、供應和記錄。人工智能和工業相機在其中發揮著關鍵作用。然而，如果企業還不熟悉這項技術，又該如何開始其自動化之旅？與許多情況一樣，關鍵在于一步一個腳印。

工業相機已廣泛應用于各個領域：從設備、工廠和機械工程到醫療技術、農業和物流。它們被廣泛用于各種任務，如在線質量檢查和一般質量控制。它們與生產線相連，檢查產品是否存在偏差或缺陷，以便在產品離開生產車間前對其進行分類。他們還擅長分類和跟蹤。通過識別代碼、缺陷或其他特征，這些相機可以確保在整個供應鏈中進行正確的分類和處理。與人眼相比，機器視覺系統的工作速度更快、更準確、更可靠，因為即使在高速運轉的情況下，它們也不會遺漏任何細節。此外，員工也可以從 "單調 "的分揀和檢查任務中解脫出來，不再需要進行腦力勞動。

隨著人工智能（AI）和機器視覺技術的飛速發展，這些先進技術逐漸被運用到內部物流管理中，極大地提高了各個環節的效率和準確性。本文將探討以AI驅動的機器視覺在內部物流領域的具體應用和多重好處。